1. 研究目的与意义
二十一世纪是信息技术的时代，随着计算机技术的蓬勃发展，互联网已成为当今人们获取各种信息资源的最主要渠道，由于新冠疫情影响，对我国的经济、实体店领域造成了十分严重的打击。但是这些大规模传染我们能够通过算法去预测，社区发现算法就是其中之一，社区发现算法反映的是网络中的个体行为的局部性特征以及其相互之间的关联关系，研究网络中的社区对理解整个网络的结构和功能起到至关重要的作用，并且可帮助我们分析及预测整个网络各元素间的交互关系。实际上,社区发现已经在很多个领域发挥着作用:如预测蛋白质相互作用网络中的复合体和社区模块对于理解生物系统的组织和功能以及未知蛋白质功能预测具有重要的意义,而在近年来全球的传染病病毒新冠肺炎、细菌等传播都有逐年增长的态势,在特定的疾病和病毒传播网络中,可通过研究分析并找出传染病的关键社区、关键节点以及重点防护易感人群,以预测传播路径从而及时切断传播路径达到对网络进行控制的目的。而最近的一些权威研宄揭示了病毒可以被局限在高影响力的节点、高权重的边以及核心层的周围,因此社区发现在传播演化和预测防控领域的作用将更值得深入研究。另外,在微博中利用社区发现用于精准广告投放,对电子商务中的用户进行社区发现从而帮助其建立更可靠的推荐系统,在搜索引擎中对搜索记录进行基于主题词的Web文档社区发现从而分析用户行为,可以为用户提供更加个性化的搜索结果。本课题是通过后端实现Louvain算法，然后在前端通过vue编写web页面进行动态展示社区分群的分布，这样能更直观的看出分群效果，对于我们做预测分析有着至关重要的意义。
2. 研究内容与预期目标
本课题主要研究基于Louvain算法的社区分群可视化系统。该系统能够让我们对社群分群进行直观的分析以及做出关键决策。由于全球新冠疫情影响，对我国的经济、实体店领域造成了十分严重的打击。但是这些大规模传染我们能够通过算法去预测，社区发现算法就是其中之一，社区发现算法反映的是网络中的个体行为的局部性特征以及其相互之间的关联关系，研究网络中的社区对理解整个网络的结构和功能起到至关重要的作用，并且可帮助我们分析及预测整个网络各元素间的交互关系。在近年来全球的传染病病毒新冠肺炎、细菌等传播都有逐年增长的态势,在特定的疾病和病毒传播网络中,可通过研究分析并找出传染病的关键社区、关键节点以及重点防护易感人群,以预测传播路径从而及时切断传播路径达到对网络进行控制的目的。而最近的一些权威研宄揭示了病毒可以被局限在高影响力的节点、高权重的边以及核心层的周围,因此社区发现在传播演化和预测防控领域的作用将更值得深入研究。另外,在微博中利用社区发现用于精准广告投放,对电子商务中的用户进行社区发现从而帮助其建立更可靠的推荐系统,在搜索引擎中对搜索记录进行基于主题词的Web文档社区发现从而分析用户行为,可以为用户提供更加个性化的搜索结果。无论实在切断传播路径还是精准投放广告或者提供个性化搜索，都是离不开社群发现算法。所以在本课题中将围绕社群发现算法Louvain算法进行详细的研究。
预期目标：
3. 研究方法与步骤
拟采用的研究思路（研究方法、技术路线、可行性论证）：
1.研究方法
4. 参考文献
[1]寇雪松. 2019. Python Django Web典型模块开发实战[M].机械工业出版社.
[2]罗如为.2019. Java Web开发技术与项目实战[M].水利水电出版社.
5. 工作计划
2022.1.10-3.10号查阅资料，撰写开题报告
2022.3.11-3.18号需求分析，熟悉开发工具
2022.3.19-3.31概要设计
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
